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本文描述了一个基于CBR 技术的森林火灾预报系统。首先介绍整个系统构架和功能，而后对系统实现中的关键问题进行分析解决，包括案例的表示，案例检索及基于规则的推理。
关键词：森林火灾案例推理检索
基于案例推理（CBR）是一种根据以往的经验来解决新问题的方法，其工作原理是把待求问题与系统中已存案例进行类比分析, 找出与待求问题最相似的案例。通过修改相似案例的解决方案，得到解决当前待求问题的方案。当前待求问题一旦解决,对问题的描述、解决方法及最后结果又可作为一个新案例存于CBR 系统中,为下一次解决同类问题服务[1]。目前CBR 已广泛应用于许多领域，如法律诉讼，地质勘探，诊断疾病[4]等。CBR 系统的实现技术包括案例的表示与组织，案例检索，案例的修改和案例的保留[1]。
森林火灾一旦发生损失巨大，因此作好林火的预报工作很重要[2]，由于林火发生的条件具有极强的规律性，故采用基于案例的推理技术可以充分利用林火的这种性质完成林火的预报工作。本文描述的林火预报系统是根据用户输入的条件如预测的时间（月，日），预测地区植被的易燃状况，气象等信息，统计历史上相似条件下发生火灾的次数，根据火灾次数判断火灾预警级别。
关键词：森林火灾案例推理检索
基于案例推理（CBR）是一种根据以往的经验来解决新问题的方法，其工作原理是把待求问题与系统中已存案例进行类比分析, 找出与待求问题最相似的案例。通过修改相似案例的解决方案，得到解决当前待求问题的方案。当前待求问题一旦解决,对问题的描述、解决方法及最后结果又可作为一个新案例存于CBR 系统中,为下一次解决同类问题服务[1]。目前CBR 已广泛应用于许多领域，如法律诉讼，地质勘探，诊断疾病[4]等。CBR 系统的实现技术包括案例的表示与组织，案例检索，案例的修改和案例的保留[1]。
森林火灾一旦发生损失巨大，因此作好林火的预报工作很重要[2]，由于林火发生的条件具有极强的规律性，故采用基于案例的推理技术可以充分利用林火的这种性质完成林火的预报工作。本文描述的林火预报系统是根据用户输入的条件如预测的时间（月，日），预测地区植被的易燃状况，气象等信息，统计历史上相似条件下发生火灾的次数，根据火灾次数判断火灾预警级别。
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